基于SVAR模型对房价因素进行分析

虎强

[摘要]运用SVAR模型对影响上海市房地产价格的各宏观因素进行分析，建立了影响房地产价格因素的SVAR模型。选取上海2001～2015年的年数据为样本，定量描述了各因素对上海市房地产价格的影响程度，并利用脉冲响应函数分析各个因素对房地产价格的影响时滞、持续时间和作用强度。

[关键词]房地产 SVAR模型 定量 脉冲响应函数

一、引言

从2002年起至2010年，我国的房屋销售均价上涨了将近1.5倍。我国政府为了抑制房地产价格快速上涨形成较大的泡沫而危害实体经济不断地采取积极措施抑制房地产价格过快上涨。

上海作为我国的经济、金融中心，房地产价格不断地在上涨。在上海房地产价格上涨的过程中，上海的宏观经济是否起作用？如何起作用？起多大的作用？本论文根据影响上海市住宅价格的因素选出四个指标作为解释变量，将上海市的商品住宅价格作为被解释变量建立模型，根据实证果进行分析总结，并提出相关的意见建议。

二、文献综述

许多学者对房地产价格的影响因素进行了很多的分析。Bramley（1993）定义了房地产价格的函数。Abraham（1994）认为房地产价格由实际建筑成本、居民收入的增长率、就业率及税后实际利率决定。我国学者也从很多角度对房地产价格影响因素进行了研究分析，周京奎（2005）的实证研究得出货币政策是决定房地产价格的重要因素。梁云芳和高铁梅（2006）发现土地价格、上一期住宅价格以及利率的波动对住宅价格有较大影响。以上著作大都是从经济因素或是微观层面分析房地产价格影响因素，本文运用SVAR模型，从实证角度出发，定量分析影响上海市房地产价格波动的一些因素，希望得出的结论能为上海市制定相关政策提供依据。

三、上海房地产价格影响因素的SVAR模型构建

（一）SVAR模型简介

K个变量，p阶结构向量自回归模型SVAR为

在使用SVAR模型前还需确定滞后阶数p。VAR模型确定滞后阶数有两种方法：LR（似然比）检验法和AIC信息准则。

VAR模型建立完成后要进行模型滞后结构稳定性检验，本文采用格兰杰检验法和AR根法。VAR模型是一种实证模型，通过脉冲响应函数来分析模型。

（二）上海市房地产价格影响因素的SVAR模型建立

影响房地产价格的因素很多，房地产价格的指数可以很好的反映全国房地产价格情况，所以我们选取它来作为房地产价格的描述。根据文献资料，我们选取城镇居民可支配的收入（INC）、房地产投资（IA）、城市居民消费价格指数（CPI）、住房竣工面积（CA）为自变量。

四、实证分析

（一）数据的选取与预处理

本文选取2001年至2014年上海的数据，共15个样本来研究解释变量和被解释变量之间长期的关系。首先需对原始数据进行處理，选择2000年为基期（为100）。而且，在实际检验前需要对一些变量取对数。

（二）模型的求解

1.样本数据的平稳性检验。本文采用ADF检验法检验时间序列的平稳性，如下所示：

（三）VAR模型滞后期的选择

通过计算各个统计量，由此得到的滞后阶数的结果如下表所示，由此可知，6个变量中有5个表明VAR（]）模型更加适合，所以我们建立VAR（1）模型。

（四）SVAR模型的运行结果

经过上文的各种检验以及处理后，运用matlab中的进行自回归分析，得到SVAR（1）中的系数如下所示：

以上便是SVAR模型回归方程的参数估计的结果。从上面可以看出各个变量以及其滞后阶数对房地产价格影响。

（五）脉冲响应函数分析

对上述的各种变量做脉冲响应函数分析，可以得到如下结论：第一，消费者指数对其的冲击比较大，但是在二十期之后又变得较为平稳。第二，住房竣工面积对房价指数的冲击相对而言比较小，在十五期之后变得较为平衡。剩下的几个变量的影响则比较小，而且滞后期数也较小。

（六）格兰杰的因果关系检验

Granger的因果关系检验是分析一个变量的滞后项能否对于其他变量产生影响，如果有一个变量受到了其他变量滞后项的影响，我们称它们之间存在着Granger的因果关系。表3列出SVAR模型的房地产价格与其它变量的Granger因果关系检验结果。

从表2我们可以得到一些结论：第一，房地产价格指数和城镇居民可支配收入之间存在着Granger因果关系；第二，房价指数和房地产投资总额之间亦存在单向的Granger的因果关系检验；第三，房价指数与城市居民居住消费价格指数存在单向的Granger因果关系检验。

五、结论

通过建立SVAR模型以及运用脉冲响应函数，从各个方面分析了各个宏观变量对房地产价格的影响，由此得到了各个变量的影响大小和影响方式，并且有了以下结论。第一，房地产价格受过往价格的影响相对而言比较大，而受滞后一期的贷款利率对其的影响相对而言较小。即房地产价格一般不会突变。第二，房价会很大因素的影响居民的可支配收入，房价越高，则居民的可支配收入越少。第三，房价与贷款利率存在着双向的影响关系，贷款利率的上升会抑制房价的上涨，因此通过紧缩的货币政策或严格的房地产信贷政策，可以实现对房地产市场价格的抑制与调控。